Українська 
English (UK) 
122 Комп'ютерні науки (Машинне навчання та штучний інтелект)
Пропозиції тем Інституту кібернетики
|
Магістерські проекти, |
2) Algebraic properties of (Multimodal) Neural Network weights tensors. |
| Ігнатенко Олексій Петрович, с.н.с., д.ф.-м.-н., Інститут програмних систем НАНУ |
Теорія ігор |
| Ковалець Іван Васильович, д.т.н., зав. від. інформатики навколишнього середовища ІПММС НАНУ |
Чисельне прогнозування погоди та розповсюдження забруднень у довкіллі |
| Куссуль Наталія Миколаївна, д.т.н., проф., Інститут Космічних досліджень НАНУ |
Машинне навчання для задач дослідження Землі |
| Малашонок Генадій Іванович, д.ф.-м.н., проф., НУ Києво-Могилянська Академія |
|
| Семенова Євгенія Вікторівна, к.ф.-м.н., ст. наук. співробітник, Інститут математики НАНУ |
Застосування методів дифузійної геометрії до розв’язання задач класифікації машинного навчання |
| Сенько Іван Олександрович, асистент КАУ |
Прикладні застосування науки про дані |
| Фролова Аліна О., Інститут молекулярної біології і генетики НАНУ |
Аналіз даних повногеномного секвенування зразків мікробіомів, зібраних у міському середовищі, та моделювання взаємодії спільнот мікроорганізмів |
| Циганок Віталій Володимирович, с.н.с., д.т.н., Інститут проблем реєстрації інформації НАНУ |
Система підтримки прийняття рішень з урахуванням довіри до джерел інформації. |
| Шелестов Андрій Юрійович, д.т.н., проф. провідний науковий співробітник, Інститут космічних досліджень НАНУ |
Хмарні технології супутникового моніторингу |
In framework of dual education Master Degree Program of KAU based on Samsung R&D Institute Ukraine.
Directions: Advances in Multitask, Multimodal Machine Learning; Autonomous Self-Learning Systems
Applications: Reducing computational costs for systems based on Machine Learning; Robotics
Real-world Constraints: ~1 year research by Bachelor Degree graduates, Stress on low resources (no access to supercomputers, creativity instead of 'brute force')
Wishes: high core-ness of topics in case of success (high potential impact).
The topics of the research:
- Explorative research: Energy-based optimization functions instead of gradient descent methods in Neural Networks. Application scenario: any task with Transformers. Reference: https://mcbal.github.io/post/
an-energy-based-perspective- on-attention-mechanisms-in- transformers/ - Explorative research: Algebraic properties of (Multimodal) Neural Network weights tensors. Reference: https://papers.nips.cc/paper/
2018/file/ bf424cb7b0dea050a42b9739eb261a 3a-Paper.pdf
Телеграм канал
🔸 Математичні семінари 🔹
